Primero, crearemos un vector con cada uno de los nombres de la personas y los datos de la latitud y longitud del lugar de la República Mexicana al que les gustaría viajar. Posteriormente, mediante la función rbind crearemos una matriz por columnas con los datos de las ubicaciones a las que nos gustaría viajar:
Fernando<-c(-115.12771,32.50957)
Irving<-c(-108.214,25.8257)
Emiliano<-c(-110.961,29.0892)
Adriana<-c(-109.702,23.053)
viajes<-rbind(Fernando,Irving,Emiliano,Adriana)
viajes
## [,1] [,2]
## Fernando -115.1277 32.50957
## Irving -108.2140 25.82570
## Emiliano -110.9610 29.08920
## Adriana -109.7020 23.05300
Una vez que hemos creado nuestra matriz de datos, cambiaremos el nombre de nuestras columnas con la función colnames:
colnames(viajes)<-c("Longitud","Latitud")
viajes
## Longitud Latitud
## Fernando -115.1277 32.50957
## Irving -108.2140 25.82570
## Emiliano -110.9610 29.08920
## Adriana -109.7020 23.05300
Recuerda que para hacer gráficas con ggplot y mapas con qmplot necesitamos un data frame. Vamos a transformar nuestra matriz en un data.frame de la siguiente forma:
viajes<-data.frame(viajes)
viajes
## Longitud Latitud
## Fernando -115.1277 32.50957
## Irving -108.2140 25.82570
## Emiliano -110.9610 29.08920
## Adriana -109.7020 23.05300
Podemos crear una grafica de dispersión y usar los nombres como etiqueta si utilizamos la función ggplot junto con geom_text; además, podemos agregar puntos a nuestra gráfica con la función geom_point. Finalmente, si queremos que nuestra gráfica sea interactiva, utilizamos la función ggplotly:
dispersion<-ggplot(viajes)+geom_text(aes(Longitud,Latitud),label= rownames(viajes))+geom_point(aes(Longitud,Latitud),color=rainbow(4))
ggplotly(dispersion)
Para crear un mapa, utilizaremos la funcion qmplot:
qmplot(Longitud, Latitud, data=viajes, color=I(rainbow(4)))
Podemos agregar el parámetro geom = c("point","density2d") para hacer un mapa de puntos y densidad:
qmplot(Longitud, Latitud, data=viajes, geom=c("point","density2d"))
estan distribuidas en el norte del pais
la funcion de una curva
si, podemos conocer su situacion economica en base a su region
usar R como herramienta geografica
Esta obra fue generada mediante R en November 20, 2020 y forma parte de las actividades realizadas en las materias de Matemáticas I y Taller III, Facultad de Economía, UNAM. Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional. Creative Commons (CC).